La confidentialité avec l'IA générative se joue en trois décisions : ce que vos équipes ont le droit d'envoyer, ce que l'éditeur fait des données reçues, et ce qui est protégé avant l'envoi. Les réglages d'entraînement et les licences professionnelles règlent une partie du problème. Pour les données clients, salariés et le savoir-faire de l'entreprise, il faut une protection au moment de l'envoi : règles écrites, pseudonymisation sur le poste, ou IA hébergée chez vous.
La question revient dans presque toutes nos missions. Début novembre 2026, elle est apparue dans cinq rendez-vous sur six : un test comparatif d'IA dans un groupe industriel, un comité de pilotage dans une fondation médico-sociale, deux présentations de budget à des PME, un entretien d'audit chez un négociant. Les mots changent, l'inquiétude est la même : « Si je mets ce dossier dans l'IA, où va-t-il ? »
Quelles données ne faut-il pas envoyer à une IA générative ?
Les données personnelles viennent en premier à l'esprit : noms, coordonnées, numéros de sécurité sociale, données de santé, dossiers RH. Elles relèvent du RGPD, et leur envoi à un service tiers doit être justifié et encadré.
Le savoir-faire de l'entreprise compte autant, et il est souvent oublié. Ce sont vos prix et vos marges, vos références fournisseurs, vos méthodes de chiffrage, vos réponses aux appels d'offres, vos dossiers clients. Lors d'un test comparatif mené avec un groupe industriel, un testeur nous a fait remarquer que Microsoft disposait déjà des emails de l'entreprise. C'est exact pour une partie des données. En revanche, la façon dont vos équipes analysent un chantier ou construisent un devis lui échappe encore : c'est elle qu'il faut protéger en priorité.
Restent les secrets techniques : mots de passe, clés d'API, identifiants bancaires. Ceux-là ne doivent jamais partir, ni en clair ni masqués.
Que font ChatGPT, Claude, Gemini et Mistral de vos conversations ?
Chaque éditeur distingue deux usages de vos données : l'entraînement de ses modèles et la conservation de vos conversations. Les deux se règlent séparément, et les offres pour particuliers diffèrent des offres professionnelles. Les éléments ci-dessous sont vérifiés au 9 novembre 2026 sur les pages officielles des éditeurs. Le pas-à-pas des réglages se trouve dans notre guide pour désactiver l'entraînement de l'IA sur vos données.
ChatGPT
Sur les comptes individuels, OpenAI indique que ChatGPT s'améliore en s'entraînant sur les conversations, sauf si l'utilisateur s'y oppose. Le réglage s'appelle « Améliorer le modèle pour tout le monde », dans les paramètres de contrôle des données. Les discussions temporaires ne servent pas à l'entraînement et sont supprimées sous 30 jours. Les offres Team, Enterprise et l'API sont exclues de l'entraînement.
Claude
Depuis la mise à jour des conditions d'Anthropic d'août 2025, les comptes Free, Pro et Max choisissent eux-mêmes si leurs conversations servent à l'entraînement. Si l'utilisateur l'accepte, la conservation passe à cinq ans. S'il refuse, elle reste de 30 jours. Les offres Team, Enterprise et l'API relèvent des conditions commerciales et ne sont pas concernées.
Gemini
Chez Google, le réglage s'appelle « Conserver l'activité ». Le centre de confidentialité de Gemini précise qu'une partie des conversations est relue par des personnes, et que ces conversations relues sont conservées jusqu'à trois ans. Même réglage désactivé, les échanges sont gardés 72 heures. Google demande lui-même de ne pas saisir d'informations confidentielles que vous ne voudriez pas voir lues par un relecteur. Les comptes Google Workspace suivent d'autres conditions.
Mistral
Le centre d'aide de Mistral indique que les données des comptes individuels servent par défaut à l'entraînement, sauf désactivation dans les réglages de confidentialité. Les clients Entreprise sont exclus par défaut, et l'administrateur d'une équipe peut désactiver l'entraînement pour toute l'organisation.
Retenez deux points. Un compte personnel utilisé au bureau expose vos données à l'entraînement tant que personne n'a touché au réglage. Et désactiver l'entraînement n'empêche pas les données de quitter l'entreprise : elles sont reçues, traitées et conservées un temps par l'éditeur.
Quels sont les quatre niveaux de protection possibles ?
Nous classons les réponses du plus simple au plus lourd. Chaque niveau s'ajoute aux précédents.
1. Des comptes professionnels et les bons réglages
C'est le socle : des licences professionnelles créées par l'entreprise, qui excluent vos données de l'entraînement et donnent un cadre contractuel. Une licence coûte quelques dizaines d'euros par mois et par utilisateur, selon l'éditeur et le volume. C'est souvent moins cher que le temps perdu par des équipes qui travaillent sans outil ou sur leur téléphone.
2. Des règles écrites
Les équipes doivent savoir ce qu'elles peuvent envoyer, ce qu'elles doivent masquer et ce qui ne sort jamais. Ces règles tiennent dans une charte IA d'entreprise, complétée par des gestes simples que nous détaillons dans notre article pour utiliser ChatGPT ou Claude sans exposer ses données. Attention à l'excès inverse. Dans une fondation que nous accompagnons, la crainte exprimée en comité était claire : des règles trop strictes poussent les collaborateurs à utiliser l'IA sans le dire.
3. La pseudonymisation sur le poste, avant l'envoi
Un logiciel installé sur l'ordinateur repère les données sensibles dans le texte ou le fichier, les remplace par des jetons, puis envoie la version masquée à l'IA. À la réception de la réponse, il remet les vraies valeurs à leur place. L'IA travaille sur la structure du dossier sans voir les noms, les montants ni les références.
4. Une IA hébergée ou locale
Le modèle tourne sur un serveur dédié en France ou dans vos locaux, et aucune donnée ne sort. C'est le niveau le plus protecteur et le plus coûteux : infrastructure, maintenance, mise à jour des modèles, et des performances en général un cran en dessous des meilleurs modèles du marché. Nous détaillons ces arbitrages dans notre article sur l'IA locale et souveraine en entreprise et sur notre page IA souveraine.
Que change la pseudonymisation, et quelles sont ses limites ?
La pseudonymisation réduit fortement le risque de divulgation accidentelle. L'éditeur reçoit un document où « Société Martin, 48 500 euros, chantier de Roubaix » est devenu une suite de jetons. Le contexte reste lisible pour l'IA, qui peut résumer, comparer ou rédiger.
Elle a des limites qu'il faut connaître. Elle est réversible par nature : la table de correspondance existe, et elle doit rester sur le poste, chiffrée. Le contexte peut parfois suffire à reconnaître une personne ou une affaire. Et surtout, des données pseudonymisées restent des données personnelles. La CNIL le rappelle, et le Comité européen de la protection des données le confirme dans ses lignes directrices 01/2025 sur la pseudonymisation, adoptées en janvier 2025. La pseudonymisation est donc une mesure de protection. Elle ne remplace ni la base légale, ni l'information des personnes, ni l'avis de votre DPO.
C'est pour ce niveau que SmartForge a conçu IA DATA PASS. L'application s'installe sur Windows ou macOS et traite le texte collé comme les fichiers Word, Excel, PowerPoint ou PDF. Une extension pour Chrome et Edge intervient au moment de l'envoi sur ChatGPT, Claude et Gemini. Les données originales sont traitées sur le poste et ne sont pas transmises au service d'IA : seuls les contenus pseudonymisés et leur contexte sont envoyés. Les secrets comme les mots de passe sont bloqués. Le risque de divulgation diminue, sans disparaître entièrement.
Comment choisir le bon niveau selon vos données ?
Partez de vos données. Nous utilisons une grille simple en atelier.
- Contenus publics ou sans enjeu (veille, textes marketing, recherches générales) : niveau 1.
- Documents internes courants (notes, procédures, comptes rendus sans données sensibles) : niveaux 1 et 2.
- Données clients, salariés, fournisseurs, prix et méthodes : niveaux 1, 2 et 3.
- Données de santé, dossiers sociaux, secrets industriels en volume : niveau 4, ou des usages exclus de l'IA.
Chez un négociant industriel que nous auditons, le tableau des fiches techniques nous a été remis sans la colonne des références fournisseurs. Ce réflexe est le bon : la valeur de l'entreprise tient dans cette colonne. La plupart des PME se situent entre les niveaux 2 et 3. Les deux PME rencontrées début novembre ont écarté l'IA locale, trop lourde pour leur taille, au profit de licences professionnelles et d'une protection au moment de l'envoi.
Par où commencer cette semaine ?
Commencez par un état des lieux : quels outils vos équipes utilisent, avec quels comptes, et pour quels documents. Vérifiez ensuite le réglage d'entraînement de chaque compte, puis écrivez les trois ou quatre règles qui comptent. La pseudonymisation vient en dernier, sur les métiers qui manipulent des données sensibles au quotidien : commerce, achats, RH, direction.
Pour une PME qui veut ouvrir l'IA générative à ses équipes sans exposer ses données clients ni son savoir-faire, le point de départ est un niveau de protection choisi selon la sensibilité de chaque donnée. SmartForge, agence IA basée à Lille et organisme de formation certifié Qualiopi, a accompagné plus de 60 entreprises et conçu IA DATA PASS, son outil de pseudonymisation sur le poste. Nous intervenons partout en France, de l'audit IA à la rédaction de votre charte IA et au déploiement de la protection.
Questions fréquentes sur la confidentialité et l'IA générative
Désactiver l'entraînement suffit-il à protéger mes données ?
- Non. Le réglage empêche l'éditeur de réutiliser vos conversations pour entraîner ses modèles, mais les données partent quand même sur ses serveurs et y restent un temps. Pour des données clients, salariés ou de savoir-faire, il faut ajouter des règles d'usage et, selon la sensibilité, une pseudonymisation avant l'envoi.
Une licence ChatGPT ou Claude professionnelle rend-elle l'usage conforme au RGPD ?
- Une licence professionnelle exclut en général vos données de l'entraînement et donne un cadre contractuel, ce qui est un bon socle. La conformité dépend ensuite de ce que vous envoyez, de la base légale, de l'information des personnes et de vos règles internes. Votre DPO reste l'interlocuteur pour ce point.
Quelle différence entre anonymisation et pseudonymisation ?
- L'anonymisation est irréversible : plus personne ne peut retrouver l'identité de la personne. La pseudonymisation est réversible : une table de correspondance permet de remettre les vraies valeurs. Selon la CNIL et le Comité européen de la protection des données, des données pseudonymisées restent des données personnelles.
Faut-il interdire l'IA aux salariés pour protéger la confidentialité ?
- Une interdiction sans alternative déplace les usages vers des comptes personnels, que la direction ne voit plus. Il est plus efficace de proposer un outil cadré, d'écrire ce qui peut être envoyé ou non, et de protéger les données sensibles au moment de l'envoi.
Une IA locale est-elle toujours la meilleure solution ?
- Une IA locale garde toutes les données chez vous, au prix d'une infrastructure à financer, d'une maintenance et de modèles généralement en retard sur les meilleurs du marché. Elle se justifie pour des données très sensibles et en volume. Pour la plupart des PME, des licences professionnelles combinées à une pseudonymisation couvrent l'essentiel des besoins.
